从单一策略到多策略怎么分资金：相关性 0 时两套策略把波动降到 70.7%，0.6 时只降到 89.4%

多策略组合的全部价值，来自策略之间的低相关性。这句话不是原则，是一个可以算出数字的结论：两套策略等权组合，相关系数为 0 时组合波动降到单策略的 70.7%，相关系数 0.6 时只降到 89.4%。后者意味着你付出了双倍的精力、双倍的监控成本，换来 11% 的波动改善。这篇把这笔账算清楚，再给出加第二套策略前必须过的三个门槛。

一、先算相关性买到了多少

n 套等权策略、两两相关系数均为 ρ 时，组合波动相对单策略的压缩系数 = √((1 + (n−1)ρ) ÷ n)。

策略数	ρ=0	ρ=0.2	ρ=0.4	ρ=0.6	ρ=0.8
1 套	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000
2 套	0.707	0.775	0.837	0.894	0.949
3 套	0.577	0.683	0.775	0.856	0.931
4 套	0.500	0.632	0.742	0.837	0.922
5 套	0.447	0.600	0.721	0.825	0.917

期望收益在等权组合下不变（假设各策略期望相同），所以夏普提升倍数就是压缩系数的倒数：

组合	波动压缩	夏普提升
2 套，ρ=0	0.707	×1.41
2 套，ρ=0.3	0.806	×1.24
2 套，ρ=0.6	0.894	×1.12
3 套，ρ=0	0.577	×1.73
3 套，ρ=0.3	0.730	×1.37
4 套，ρ=0.3	0.689	×1.45

三条读法：

第一，加第二套策略的边际收益最大。 从 1 套到 2 套（ρ=0）夏普提升 41%，从 2 套到 3 套只再提升 23%，从 3 套到 4 套只再提升 15%。

第二，相关性吃掉的收益是惊人的。 ρ 从 0 升到 0.6，两套策略的夏普提升从 41% 掉到 12%，三分之二的好处没了。

第三，高相关的多策略不如单策略。 ρ=0.8 的四套策略，波动只降到 92.2%，但你要维护四套规则、四份监控、四份复盘。这种情况下单策略配一个低相关的品种池，效果更好且成本低得多。

二、加第二套策略前的三个硬门槛

三条全过才动手。这三条的作用是挡住绝大多数「感觉现在这套不够用」的冲动。

门槛一：第一套策略已经跑满 208 笔且 t 值 ≥ 1.96。

208 笔是期望值达到 95% 显著的门槛，推导见回测样本量要多少。没到这个门槛就加第二套，你会同时有两套都无法判断的东西，而且两套的样本积累速度都减半。

这条门槛还有一个更实际的理由：加第二套策略之后，账户曲线是两套的合成，你更难把问题归因到具体哪一套。第一套没有确定结论时加第二套，等于永远不会有结论。这个机制和三年换五套方法的样本清零是同一个问题，见三年换了五套方法。

门槛二：第二套策略与第一套的相关系数 ≤ 0.4。

算法：把两套策略按周（或按月）的收益率序列对齐，用 Excel 的 CORREL 算一次。 没有第二套的实盘数据时，用回测数据算，但要用同一时间段。

0.4 这个界的来源看第一节的表：ρ=0.4 时两套策略的夏普提升还有 1.20 倍，勉强抵得上翻倍的管理成本；ρ 超过 0.4 之后提升迅速衰减。

相关性要按收益率序列算，不能按「逻辑不同」判断。 一个均线趋势策略和一个突破策略，逻辑写出来完全不同，收益率相关系数经常在 0.7 以上，因为它们在同一段趋势里同时赚钱、同一段震荡里同时亏钱。

门槛三：你有足够的时间同时监控两套。

一个粗略的量法：第一套策略每周占用你多少分钟（含盯盘、下单、记录、复盘），第二套至少要再腾出 70% 的同等时间。 不是 100%，因为复盘和记录有部分共用；也不可能是 30%，因为信号判断无法共用。

腾不出来的话，正确做法是先把第一套半自动化，把机械环节交给程序，腾出时间再加第二套。哪些环节可以交出去见主观交易怎么半自动化。

三、四种资金分配方式

三个门槛都过了，接下来是分钱。四种方式按复杂度递增。

方式一：等权。 两套各 50%，三套各 33%。

优点是简单且不需要额外统计。在两套策略的期望值和波动都接近时，等权是最优解的很好近似。 缺点是它忽略了策略之间的质量差异。

方式二：按期望值加权。 权重正比于各策略的单笔期望 R 值。

一套 0.3R、一套 0.15R，权重就是 67% 和 33%。这个方式的风险在于期望值的估计误差，208 笔样本下期望值的 95% 区间仍然很宽，按点估计分权会放大误差。

方式三：按风险平价分配。 权重反比于各策略的收益标准差，让两套策略贡献的波动相等。

这是机构常用的做法，对个人交易者的价值在于它不依赖期望值估计（标准差比均值好估得多）。实操中它通常意味着给波动大的那套策略更小的仓位。

方式四：核心卫星。 第一套（已验证的）拿 70% 到 80%，新加的拿 20% 到 30%，等新的一套也跑满 208 笔再调到等权。

这是个人交易者最推荐的一种，因为它把「新策略还没验证」这件事直接写进了权重里。新策略在 20% 的资金上跑，即使完全失效，对总账户的影响也控制在可接受的范围内。

分配方式	需要的输入	适合阶段
等权	无	两套都已验证且质量接近
期望值加权	各策略的期望 R 值	两套都跑满 208 笔以上
风险平价	各策略的收益标准差	波动差异大的组合
核心卫星	无	新加策略的验证期，推荐起点

四、多策略的风险预算怎么合并

分完资金之后，还有一个容易出事的地方：两套策略可能在同一时间对同一个方向下注。

处理办法是在策略层之上再加一层总敞口约束。

总在险上限仍然是账户的 4%，不因为策略数增加而放大。 两套策略各自的单笔风险按分配到的资金比例缩放：核心卫星模式下，核心策略的单笔风险是 0.8%（1% × 80%），卫星策略是 0.2%。

同方向合并计算。 两套策略同时做多同一个板块的不同标的，按相关性折算后合并扣减风险预算，折算系数和预算池的扣减算法见多品种同时开仓的仓位怎么算。

每套策略各跑各自的资金曲线过滤器，组合层不跑。 用总曲线管理组合的后果是回撤时把正在贡献收益的那套也降了仓，代价见资金曲线管理怎么加进系统。

五、和站内另一篇的分工

单一系统还是多系统交易那篇回答的是该不该加：有没有精通过一套、多系统的真正触发条件是什么、增加频率的误区在哪。

本篇接在那篇后面，回答决定加了之后怎么分钱：相关性买到多少、三个门槛怎么量、四种分配方式怎么选、风险预算怎么合并。

两篇的建议方向一致：都是先把一套做到底，再考虑第二套。 差别在于那篇给的是判断依据，本篇给的是算法。

六、三个常见的错误

错误一：把「多品种」当成「多策略」。 同一套逻辑跑在十个品种上，这是一套策略的十个实例，不是十套策略。它的好处是加快样本积累（见回测要用多长时间的数据），但它不提供策略层面的分散，因为所有实例在同一种市场状态下同时失效。

错误二：用不同的时间尺度伪装成不同的策略。 日线趋势和 60 分钟趋势，相关系数通常在 0.6 以上，它们捕捉的是同一个方向性变化的不同分辨率。

错误三：在第一套亏钱的时候加第二套。 这个时点上加的第二套，动机是回避而不是分散。判断方法是看你加的那一套，是不是在第一套跑得好的时候也会加。 答案是否的话，这不是组合决策，是换系统的一种委婉形式。

写在最后

多策略听起来像是进阶的标志，实际上它只是一个数学操作：把两个不完全同步的收益序列加在一起，方差不是线性相加而是按平方根律相加，差额就是你赚到的。

这个差额完全由相关性决定，而相关性是可以算出来的，不需要判断。算出来大于 0.4，那么加第二套策略的主要效果是让你更忙，不是让账户更稳。

所以在动手加第二套之前，最值钱的一件事是先把第一套的周收益序列导出来，再把候选那套的序列导出来，用 CORREL 算一次。这一步花十分钟，能省掉半年的弯路。

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本文内容仅供教育和参考用途，不构成任何投资建议。压缩系数基于等权组合与各策略波动相同的简化假设，实际组合需按各自标准差重算。交易有风险，入市须谨慎。